A mesterséges intelligencia kutatásának területe hosszú utat tett meg, de sokan úgy vélik, hogy hivatalosan akkor született, amikor 1956 nyarán a Dartmouth Főiskolai tudósok csoportja összeült. A számítógépek drámai fejlődésen ment keresztül az elmúlt években; manapság sokkal gyorsabban végeznek számítási műveleteket, mint az emberek. A hihetetlen haladás fényében a tudósok optimizmusa érthető volt. A zseniális számítógépes tudós, Alan Turing néhány évvel korábban javasolta a gondolkodógépek megjelenését, és a tudósok egyszerű ötlettel álltak elő: az intelligencia valójában csak matematikai folyamat. Az emberi agy bizonyos mértékig gép. Jelölje ki a gondolkodási folyamatot, és a gép utánozza azt.
Akkor a probléma nem tűnt különösebben nehéznek. A Dartmouth tudósai azt írták: "Úgy gondoljuk, hogy ezen problémák közül egynél vagy többnél jelentős haladást lehet elérni, ha egy nyáron egy gondosan kiválasztott tudóscsoport dolgozik együtt." Ez a javaslat egyébként a „mesterséges intelligencia” kifejezés egyik legkorábbi használatát tartalmazza. Sok ötlet volt: az agy idegsejtjeinek utánozása talán megtaníthatja a gépek számára az emberi nyelv absztrakt szabályait.
A tudósok optimista voltak és erőfeszítéseiket megjutalmazták. Olyan programjaik voltak, amelyek látszólag megértették az emberi nyelvet és meg tudták oldani az algebrai problémákat. Az emberek magabiztosan jósolták, hogy a gépi intelligencia emberi szinten húsz év múlva jelenik meg.
Szerencsés véletlen, hogy az előrejelzés területe, amikor emberi szintű mesterséges intelligenciánk lesz, körülbelül egyidőben született az AI mezőjével. Valójában mindez visszatér Turingnek a "gondolkodógépekről" című első cikkéhez, amelyben azt jósolta, hogy a Turing-teszt - amelyben a gépnek meg kell győznie az embert arról, hogy egyben ember is - 50 évvel később, 2000-re teljesül. Ma természetesen az emberek továbbra is azt jósolják, hogy ez történik a következő 20 évben, a híres "próféták" - Ray Kurzweil - körében. Olyan sok a vélemény és a jóslat, hogy néha úgy tűnik, hogy az AI kutatói az alábbi üzenetet helyezik az üzenetrögzítőbe: "Már előre megjósoltam, hogy mi lesz a kérdése, de nem, nem tudom pontosan megjósolni."
Az emberi szintű AI pontos dátumának megjósolásával kapcsolatos probléma az, hogy nem tudjuk, milyen messzire tudunk menni. Nem úgy hangzik, mint Moore törvénye. Moore-törvény - amely a számítógépes teljesítmény pár évente megduplázódik - konkrét előrejelzést ad egy adott jelenségről. Nagyjából megértjük, hogyan kell továbbmenni - a szilícium chip technológia fejlesztése érdekében -, és tudjuk, hogy elvben nem korlátozott a jelenlegi megközelítésünk (amíg nem kezdünk atomi méretekben dolgozni a chipekkel). Ugyanez nem mondható el a mesterséges intelligenciáról.
Gyakori hibák
Stuart Armstrong kutatása ezen előrejelzések tendenciáira összpontosított. Konkrétan két fő kognitív torzítást keresett. Az első az a gondolat, hogy az AI szakértői előrejelzik, hogy az AI megérkezik (és halhatatlanná teszi őket) közvetlenül halála előtt. Ez Kurzweil kritikája a majom elragadtatásról - jóslatait a halál félelme, a halhatatlanság vágya és alapvetően irracionális motiválja. A szuper intelligencia alkotója szinte imádat tárgyává válik. A kritikát általában az AI területén dolgozó emberek teszik, akik első kézből tudják a modern AI csalódásait és korlátait.
Promóciós videó:
A második ötlet az, hogy az emberek mindig 15-20 éves időtartamot választanak. Ez elég ahhoz, hogy meggyőzze az embereket arról, hogy valami olyan munkán dolgoznak, amely a közeljövőben forradalmian új lesz (mivel az embereket kevésbé vonzza az erőfeszítés, amely az idők folyamán megnyilvánul), de a közeljövőben nem annyira, hogy azonnal átkozottnak találja magát. Az emberek szívesen megjósolják az AI megjelenését halála előtt, de kívánatos, hogy ne holnap, vagy egy év alatt, hanem 15-20 év múlva jelenjen meg.
A mérés előrehaladása
Armstrong megjegyzi, hogy ha meg akarja mérni egy adott predikció érvényességét, akkor számos paramétert kell megvizsgálni. Például az az elképzelés, hogy az emberi szintű intelligencia az emberi agy szimulációjával fejlődik, legalább egyértelmű keretet nyújt az előrehaladás méréséhez. Minden alkalommal, amikor egyre részletesebb az agy térképét kapunk, vagy annak bizonyos részét sikeresen utánozzuk, ami azt jelenti, hogy egy konkrét cél felé haladunk, amely feltehetően emberi szintű AI-t eredményez. Lehet, hogy 20 év nem elegendő e cél eléréséhez, de tudományos szempontból legalább megmérhetjük az előrehaladást.
Hasonlítsa össze ezt a megközelítést azokkal a megközelítésekkel, akik azt mondják, hogy az AI vagy valami tudatos "megjelenik", ha a hálózat elég összetett és elegendő számítási teljesítménygel rendelkezik. Talán így képzeljük el az emberi intelligenciát és tudatosságot, amely az evolúció során felmerült, bár az evolúció több milliárd évig tartott, nem pedig tíz évig. A probléma az, hogy nincs empirikus bizonyítékunk: soha nem láttuk, hogy a tudatosság kibontakozik egy összetett webből. Nem csak nem tudjuk, hogy ez lehetséges -, még azt sem tudhatjuk, mikor vár ránk, mert nem tudjuk mérni az előrehaladást ezen az úton.
Óriási nehézség van annak meghatározásában, mely feladatokat valóban nehéz elvégezni, és ez kísértett minket AI születésének napjától napjainkig. Egyszerűen lehetetlen megérteni az emberi nyelvet, esélyeket és kreativitást, önfejlesztést - és egyszerre. Megtanultuk feldolgozni a természetes beszédet, de megértették-e számítógépünk a dolgokat? Készítettünk egy AI-t, amely kreatívnak érzi magát, de létezik-e kreativitás a cselekedeteiben? A szingularitáshoz vezető exponenciális önfejlesztés általában úgy tűnik, hogy valami transzcendentális.
Mi magunk sem értjük, mi az intelligencia. Például az AI szakértői mindig alábecsülik az AI azon képességét, hogy Go-t játsszák. 2015-ben sokan úgy gondolták, hogy az AI 2027-ig nem fogja megtanulni a Go játékát. De csak két év telt el, nem húsz. Ez azt jelenti, hogy AI néhány év legnagyobb regényét írja? Megérti a világ fogalmi szempontból? Az intelligencia szempontjából közel állsz egy emberhez? Ismeretlen.
Nem ember, de okosabb, mint az emberek
Lehet, hogy hibásan néztük meg a problémát. Például a Turing-tesztet még nem teljesítették abban az értelemben, hogy az AI meggyőzhetett egy személyt egy beszélgetésben arról, hogy beszél valakivel; de az AI számítási képessége, valamint a minták felismerése és a gépjárművezetés képessége már messze meghaladja az emberek számára elérhető szintet. Minél több döntést hoz a "gyenge" AI algoritmusa, minél tovább nő a tárgyak internete, minél több adatot továbbít a neurális hálózatok, és annál nagyobb lesz a "mesterséges intelligencia" hatása.
Lehet, hogy még nem tudjuk, hogyan lehet humán szintű intelligenciát létrehozni, de azt sem tudjuk, milyen messzire tudunk menni az algoritmusok jelenlegi generációjával. Eddig még nem állnak közel azokhoz a szörnyű algoritmusokhoz, amelyek aláássák a társadalmi rendet, és valamiféle homályos szuperintelligenciákká válnak. Ez sem azt jelenti, hogy ragaszkodnunk kell az optimista előrejelzésekhez. Gondoskodnunk kell arról, hogy az emberi élet értékét, erkölcsét és erkölcsét mindig beágyazzuk az algoritmusokba, hogy az algoritmusok ne legyenek teljesen embertelenek.
Az előrejelzéseket felére kell csökkenteni. Ne felejtsük el, hogy az AI korai napjaiban úgy tűnt, hogy nagyon gyorsan sikerrel jár. És ma is így gondolunk. Hatvan év telt el azóta, hogy a tudósok 1956-ban Dartmouthban gyűltek össze, hogy "húsz éven belül intelligenciát hozzanak létre", és továbbra is folytatjuk munkánkat.
Ilya Khel